Descripción: La umbralización global es un método de segmentación de imágenes que se utiliza en visión por computadora para convertir una imagen en escala de grises en una imagen binaria. Este proceso se basa en la aplicación de un único valor de umbral a toda la imagen, lo que permite distinguir entre los píxeles que pertenecen a un objeto de interés y aquellos que forman parte del fondo. La técnica se fundamenta en la premisa de que los píxeles con valores de intensidad por encima del umbral se clasifican como parte del objeto, mientras que los que están por debajo se consideran fondo. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde la iluminación es uniforme y el contraste entre el objeto y el fondo es significativo. La umbralización global es un método sencillo y eficiente, que permite una rápida segmentación de imágenes, facilitando así el análisis posterior. Sin embargo, su efectividad puede verse comprometida en condiciones de iluminación variable o en imágenes con ruido, donde un único umbral no puede capturar adecuadamente la complejidad de la escena. A pesar de sus limitaciones, sigue siendo una técnica fundamental en el procesamiento de imágenes, sirviendo como base para métodos más avanzados de segmentación y análisis de imágenes.
Historia: La umbralización global tiene sus raíces en los primeros desarrollos de procesamiento de imágenes en la década de 1960. Uno de los métodos más conocidos fue propuesto por William K. Pratt en su libro ‘Digital Image Processing’ publicado en 1978, donde se describen técnicas de segmentación de imágenes, incluyendo la umbralización. A lo largo de los años, la técnica ha evolucionado con el avance de la tecnología y el desarrollo de algoritmos más sofisticados, pero el concepto básico de aplicar un único umbral a una imagen se ha mantenido.
Usos: La umbralización global se utiliza en diversas aplicaciones de procesamiento de imágenes, como la detección de bordes, la segmentación de objetos y la mejora de imágenes. Es común en sistemas de reconocimiento de caracteres ópticos (OCR), donde se requiere distinguir texto de fondo. También se aplica en varias áreas, como la medicina para segmentar imágenes de resonancia magnética o tomografías computarizadas, facilitando la identificación de estructuras anatómicas.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de umbralización global es su uso en la segmentación de imágenes de satélite para identificar áreas de vegetación. Al aplicar un umbral adecuado, se pueden distinguir las zonas verdes de las áreas urbanas o desérticas. Otro ejemplo es en la industria de la seguridad, donde se utiliza para detectar intrusos en imágenes de cámaras de vigilancia al segmentar el movimiento del fondo.
